# EdgeX 规则引擎教程

# 概览

在 EdgeX Geneva 版本中, LF Edge eKuiper - 基于 SQL 的轻量级流式数据处理软件 (opens new window)与 EdgeX 进行了集成。在进入这篇教程之前,让我们先花一些时间来了解一些 eKuiper 的基本知识。 eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 基于源 (Source)SQL (业务逻辑处理)目标 (Sink) 的方式来支持流式数据处理。

  • 源(Source):流式数据的数据源,例如来自于 MQTT 服务器的数据。在 EdgeX 的场景下,数据源就是 EdgeX 消息总线(EdgeX message bus),可以是来自于 ZeroMQ 或者 MQTT 服务器;
  • SQL:SQL 是你流式数据处理指定业务逻辑的地方,eKuiper 提供了 SQL 语句可以对数据进行抽取、过滤和转换;
  • 目标(Sink):目标用于将分析结果发送到特定的目标。例如,将分析结果发送到另外的 MQTT 服务器,或者一个 HTTP Rest 地址;

使用 eKuiper,一般需要完成以下三个步骤。

  • 创建流,就是你定义数据源的地方
  • 写规则
    • 为数据分析写 SQL
    • 指定一个保存分析结果的目标
  • 部署,并且运行规则

该教程描述如何使用 eKuiper 处理来自于 EdgeX 消息总线的数据。

# eKuiper EdgeX 集成

在不同的微服务之间,EdgeX 使用消息总线 (opens new window)进行数据交换。它包含了一个抽象的消息总线接口,并分别实现了 ZeroMQ 与 MQTT,在不同的微服务之间信息交互的支持。eKuiper 和 EdgeX 的集成工作包含了以下三部分,

  • 扩展了一个 EdgeX 消息总线源,支持从 EdgeX 消息总线中接收数据

  • 为了可以分析数据,eKuiper 需知道传入的数据流的格式。一般来说,用户最好在创建流的时候指定被分析的流数据的格式。如下所示,一个 demo 流包含了一个名为 temperature 的字段。这与在关系型数据库中创建表格定义的时候非常像。在创建了流定义以后,eKuiper 可以在编译或者运行时对进入的数据进行类型检查,相应错误也会报告给用户。

    CREATE STREAM demo (temperature bigint) WITH (FORMAT="JSON"...)
    
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    然而在 EdgeX 中,数据类型定义在 EdgeX event/reading 中已经指定,为了提升使用体验,用户可以在创建流的时候不指定数据类型。当接收到来自于消息总线的数据的时候,会根规则转换为相应的数据类型

  • 扩展支持 EdgeX 消息总线目标(sink),用于将处理结果写回至 EdgeX 消息总线。用户也可以选择将分析结果发送到 eKuiper 之前已经支持的 RestAPI 接口等。

# 迁移到 EdgeX V2

eKuiper v1.2.1 之后的版本将仅支持 EdgeX v2 ( Ireland 及之后的版本 ),并引入以下突破性变化。

  1. EdgeX 源不再依赖 Core contract Service 。用户可以从配置文件 edgex.yaml 中移除属性 serviceServer 的相关配置。
  2. 元数据中的突破性变化。例如,元数据 Device 重命名为 DeviceName

# 运行 EdgeX Docker 实例

打开 EdgeX compose 项目 (opens new window),并且下载 Ireland 版本的 Docker compose file,然后启动所有的 EdgeX 容器。

# docker-compose -f ./docker-compose-no-secty.yml up -d --build
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所有的容器启动完毕之后,请使用 docker ps 命令确定所有的容器已经正常启动。

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                                                           COMMAND                  CREATED
 STATUS          PORTS                                                                                  NAMES
c7cb2c07dc4f   nexus3.edgexfoundry.org:10004/device-virtual:latest             "/device-virtual --c…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59900->59900/tcp                                                             edgex-device-virtual
d7089087c301   nexus3.edgexfoundry.org:10004/device-rest:latest                "/device-rest --cp=c…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59986->59986/tcp                                                             edgex-device-rest
32cd339157e2   nexus3.edgexfoundry.org:10004/app-service-configurable:latest   "/app-service-config…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   48095/tcp, 127.0.0.1:59701->59701/tcp                                                  edgex-app-rules-engine
62c2174d4b45   nexus3.edgexfoundry.org:10004/sys-mgmt-agent:latest             "/sys-mgmt-agent -cp…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:58890->58890/tcp                                                             edgex-sys-mgmt-agent
5b9f9cfb4307   nexus3.edgexfoundry.org:10004/core-data:latest                  "/core-data -cp=cons…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:5563->5563/tcp, 127.0.0.1:59880->59880/tcp                                   edgex-core-data
b455b06e2e7c   nexus3.edgexfoundry.org:10004/core-command:latest               "/core-command -cp=c…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59882->59882/tcp                                                             edgex-core-command
6de994ce09d6   nexus3.edgexfoundry.org:10004/core-metadata:latest              "/core-metadata -cp=…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59881->59881/tcp                                                             edgex-core-metadata
1b62bf57dd34   nexus3.edgexfoundry.org:10004/support-notifications:latest      "/support-notificati…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59860->59860/tcp                                                             edgex-support-notifications
38776815a286   nexus3.edgexfoundry.org:10004/support-scheduler:latest          "/support-scheduler …"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:59861->59861/tcp                                                             edgex-support-scheduler
5176ddff9f08   emqx/kuiper:1.2.1-alpine                                        "/usr/bin/docker-ent…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   9081/tcp, 20498/tcp, 127.0.0.1:59720->59720/tcp                                        edgex-kuiper
c78419bc5096   consul:1.9.5                                                    "docker-entrypoint.s…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   8300-8302/tcp, 8301-8302/udp, 8600/tcp, 8600/udp, 127.0.0.1:8500->8500/tcp             edgex-core-consul
d4b236a7b561   redis:6.2.4-alpine                                              "docker-entrypoint.s…"   13 minutes ago   Up 13 minutes   127.0.0.1:6379->6379/tcp                                                               edgex-redis
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# 原生 (native) 方式运行

出于运行效率考虑,读者可能需要直接以原生方式运行 eKuiper,但是可能会发现直接使用下载的 eKuiper 软件包启动后无法直接使用 EdgeX (opens new window),这是因为 EdgeX 缺省消息总线依赖于 zeromq 库,如果 eKuiper 启动的时候在库文件寻找路径下无法找到 zeromq 库,它将无法启动。这导致对于不需要使用 EdgeX 的 eKuiper 用户也不得不去安装 zeromq 库 ,因此缺省提供的下载安装包中**内置不支持 Edgex** 。如果读者需要以原生方式运行 eKuiper 并且支持 EdgeX,可以通过命令 make pkg_with_edgex 自己来编译原生安装包,或者从容器中直接拷贝出安装包。

# 创建流

该步骤是创建一个可以从 EdgeX 消息总线进行数据消费的流。有两种方法来支持管理流,你可以选择喜欢的方式。

# 方式1: 使用 Rest API

请注意: EdgeX 中的 eKuiper Rest 接口使用59720端口,而不是缺省的9081端口。所以在 EdgeX 调用 eKuiper Rest 的时候,请将文档中所有的 9081 替换为 59720。

请将 $eKuiper_server 替换为本地运行的 eKuiper 实例的地址。

curl -X POST \
  http://$eKuiper_server:59720/streams \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "sql": "create stream demo() WITH (FORMAT=\"JSON\", TYPE=\"edgex\")"
}'
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关于其它 API,请参考该文档.

# 方式2: 使用 eKuiper 命令行

使用以下命令,进入运行中的 eKuiper docker 实例。

docker exec -it kuiper /bin/sh
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使用以下命令,创建一个名为 demo 的流定义.

bin/kuiper create stream demo'() WITH (FORMAT="JSON", TYPE="edgex")'
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其它命令行,请参考该文档


现在流已经创建好了,但是你可能好奇 eKuiper 是如何知道消息总线的地址和端口,因为此类信息在 CREATE STREAM 并未指定。实际上这些信息是在配置文件 etc/sources/edgex.yaml 中指定的,你可以在命令行窗口中输入 cat etc/sources/edgex.yaml 来查看文件的内容。如果你有不同的服务器、端口和服务的地址,请更新相应的配置。正如之前提到的,这些配置选项可以在容器启动的时候进行重写。

#Global Edgex configurations
default:
  protocol: tcp
  server: localhost
  port: 5566
  topic: events
.....  
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更多关于配置文件的信息,请参考该文档.

# 创建规则

让我们创建一条规则,将分析结果发送至 MQTT 服务器,关于 MQTT 目标的相关配置,请参考这个链接。与创建流的过程类似,你可以选择使用 REST 或者命令行来管理规则。

以下例子将选出所有 events 主题上所有的数据,分析结果将被

  • 发布到公共的 MQTT 服务器 broker.emqx.io 的主题result 上;
  • 打印至日志文件

# 选项1: 使用 Rest API

curl -X POST \
  http://$eKuiper_server:9081/rules \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "id": "rule1",
  "sql": "SELECT * FROM demo",
  "actions": [
    {
      "mqtt": {
        "server": "tcp://broker.emqx.io:1883",
        "topic": "result",
        "clientId": "demo_001"
      }
    },
    {
      "log":{}
    }
  ]
}
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# 选项2: 使用 eKuiper 命令行

你可以使用任意编辑器来创建一条规则,将下列内容拷贝到编辑器中,并命名为 rule.txt

{
  "sql": "SELECT * from demo",
  "actions": [
    {
      "mqtt": {
        "server": "tcp://broker.emqx.io:1883",
        "topic": "result",
        "clientId": "demo_001"
      }
    },
    {
      "log":{}
    }
  ]
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在运行的容器中,执行以下命令。

# bin/kuiper create rule rule1 -f rule.txt
Connecting to 127.0.0.1:20498...
Creating a new rule from file rule.txt.
Rule rule1 was created successfully, please use 'cli getstatus rule rule1' command to get rule status.
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如想将结果发送到别的目标,请参考 eKuiper 中支持的其它目标。你现在可以看一下在 log/stream.log中的日志文件,查看规则的详细信息。

time="2021-07-08 01:03:08" level=info msg="Serving kuiper (version - 1.2.1) on port 20498, and restful api on http://0.0.0.0:59720. \n" file="server/server.go:144"
Serving kuiper (version - 1.2.1) on port 20498, and restful api on http://0.0.0.0:59720. 
time="2021-07-08 01:08:14" level=info msg="Successfully subscribed to edgex messagebus topic rules-events." file="extensions/edgex_source.go:111" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:14" level=info msg="The connection to server tcp://broker.emqx.io:1883 was established successfully" file="sinks/mqtt_sink.go:182" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Float32\":-2.4369560555943686e+38}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Float64\":-1.488582e+308}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Uint64\":9544048735510870974}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Uint16\":33714}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Uint8\":57}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
time="2021-07-08 01:08:20" level=info msg="sink result for rule rule1: [{\"Uint32\":3860684797}]" file="sinks/log_sink.go:16" rule=rule1
...
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# 监控分析结果

因为所有的分析结果都被发布到tcp://broker.emqx.io:1883,你可以直接使用以下的 mosquitto_sub 命令来监听结果,你也可以参考别的 MQTT 客户端工具 (opens new window).

# mosquitto_sub -h broker.emqx.io -t result
[{"Bool":false}]
[{"Int64":228212448717749920}]
[{"Int8":-70}]
[{"Int16":16748}]
[{"Int32":728167766}]
[{"Uint16":32311}]
[{"Uint8":133}]
[{"Uint64":16707883778643919729}]
[{"Uint32":1453300043}]
[{"Bool":false}]
[{"Float32":1.3364580409833176e+37}]
[{"Float64":8.638344e+306}]
[{"Int64":-2517790659681968229}]
[{"Int16":-31683}]
[{"Int8":96}]
[{"Int32":-1245869667}]
...
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你也可以敲入以下的命令来查看规则执行的状态。相关的查看规则状态的 REST API 也有提供,请检查相关文档.

# bin/kuiper getstatus rule rule1
Connecting to 127.0.0.1:20498...
{
  "source_demo_0_records_in_total": 29,
  "source_demo_0_records_out_total": 29,
  "source_demo_0_exceptions_total": 0,
  "source_demo_0_process_latency_ms": 0,
  "source_demo_0_buffer_length": 0,
  "source_demo_0_last_invocation": "2020-04-17T10:30:09.294337",
  "op_preprocessor_demo_0_records_in_total": 29,
  "op_preprocessor_demo_0_records_out_total": 29,
  "op_preprocessor_demo_0_exceptions_total": 0,
  "op_preprocessor_demo_0_process_latency_ms": 0,
  "op_preprocessor_demo_0_buffer_length": 0,
  "op_preprocessor_demo_0_last_invocation": "2020-04-17T10:30:09.294355",
  "op_filter_0_records_in_total": 29,
  "op_filter_0_records_out_total": 21,
  "op_filter_0_exceptions_total": 0,
  "op_filter_0_process_latency_ms": 0,
  "op_filter_0_buffer_length": 0,
  "op_filter_0_last_invocation": "2020-04-17T10:30:09.294362",
  "op_project_0_records_in_total": 21,
  "op_project_0_records_out_total": 21,
  "op_project_0_exceptions_total": 0,
  "op_project_0_process_latency_ms": 0,
  "op_project_0_buffer_length": 0,
  "op_project_0_last_invocation": "2020-04-17T10:30:09.294382",
  "sink_mqtt_0_0_records_in_total": 21,
  "sink_mqtt_0_0_records_out_total": 21,
  "sink_mqtt_0_0_exceptions_total": 0,
  "sink_mqtt_0_0_process_latency_ms": 0,
  "sink_mqtt_0_0_buffer_length": 1,
  "sink_mqtt_0_0_last_invocation": "2020-04-17T10:30:09.294423"
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# 总结

在本教程中,我们介绍了使用 EdgeX eKuiper 规则引擎的非常简单的例子,如果使用过程中发现任何问题,请到 EdgeX,或者 eKuiper Github 中报问题。

# 更多练习

目前的规则没有过滤发送给 eKuiper 的任何数据,那么如何过滤数据呢?请使用删除规则,然后试着更改一下 SQL 语句,完成更改后,重新部署规则。这时候如果监听 MQTT 服务的结果主题,检查一下相关的规则是否起作用?

# 扩展阅读

  • 从 eKuiper 0.9.1 版本开始,通过一个单独的 Docker 镜像提供了 可视化 web 用户交互界面,您可以通过该 web 界面进行流、规则和插件等管理。
  • 阅读 EdgeX 源 获取更多详细信息,以及类型转换等。
  • 如何使用 meta 函数抽取在 EdgeX 消息总线中发送的更多信息? 设备服务往总线上发送数据的时候,一些额外的信息也随之发送,比如时间创建时间,id 等。如果你想在 SQL 语句中使用这些信息,请参考这篇文章。
  • eKuiper 中使用 Golang 模版 (template) 定制分析结果 分析结果在发送给不同的 sink 之前,可以使用数据模版对结果进行二次处理,参考这片文章可以获取更多的关于数据模版的使用场景。
  • EdgeX 消息总线目标. 该文档描述了如何使用 EdgeX 消息总线目标。如果想把你的分析结果被别的 EdgeX 服务消费,你可以通过这个 sink 发送 EdgeX 格式的数据,别的 EdgeX 服务可以通过这个 eKuiper sink 暴露出来的新的消息总线进行订阅。
  • eKuiper 插件开发教程: eKuiper 插件机制基于 Go 语言的插件机制,使用户可以构建松散耦合的插件程序,在运行时动态加载和绑定,如果您对开发插件有兴趣,请参考该文章。

如想了解更多的 LF Edge eKuiper 的信息,请参考以下资源。